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1 Stream概述

Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合（Collection）提供了极大的便利。
那么什么是Stream？

Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。

Stream可以由数组或集合创建，对流的操作分为两种：

  1. 中间操作，每次返回一个新的流，可以有多个。
  2. 终端操作，每个流只能进行一次终端操作，终端操作结束后流无法再次使用。终端操作会产生一个新的集合或值。

另外，Stream有几个特性：

  1. stream不存储数据，而是按照特定的规则对数据进行计算，一般会输出结果。
  2. stream不会改变数据源，通常情况下会产生一个新的集合或一个值。
  3. stream具有延迟执行特性，只有调用终端操作时，中间操作才会执行。（匿名内部类）

    2 Stream的创建

    1、Stream可以通过集合数组创建。
    1. List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "c");
    2. // 创建一个顺序流
    3. Stream<String> stream = list.stream();
    4. // 创建一个并行流
    5. Stream<String> parallelStream = list.parallelStream();
    2、使用java.util.Arrays.stream(T[] array)方法用数组创建流
    1. int[] array={1,3,5,6,8};
    2. IntStream stream = Arrays.stream(array);
    3、使用Stream的静态方法：of()、iterate()、generate() ```java Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);

Stream stream2 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 3).limit(4); stream2.forEach(System.out::println);

Stream stream3 = Stream.generate(Math::random).limit(3); stream3.forEach(System.out::println);

  1. 输出结果：
  2. > 0 3 6 9<br />0.6796156909271994<br />0.1914314208854283<br />0.8116932592396652
  4. **stream和parallelStream的简单区分：** stream是顺序流，由主线程按顺序对流执行操作，而parallelStream是并行流，内部以多线程并行执行的方式对流进行操作，但前提是流中的数据处理没有顺序要求。例如筛选集合中的奇数，两者的处理不同之处：![20201106164400889.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/26232854/1649662344630-c816b651-c66a-4533-ac34-9bedbfd615ae.png#clientId=u0d727c88-166d-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=drop&id=u7cbd32e5&margin=%5Bobject%20Object%5D&name=20201106164400889.png&originHeight=546&originWidth=690&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=25403&status=done&style=none&taskId=uc0f9141d-2ba1-44ad-bc6a-f80eec4fd29&title=)<br />如果流中的数据量足够大，并行流可以加快处速度。<br />除了直接创建并行流，还可以通过parallel()把顺序流转换成并行流：
  5. ```java
  6. Optional<Integer> findFirst = list.stream().parallel().filter(x->x>6).findFirst();

3 Stream的使用

在使用stream之前，先理解一个概念：Optional 。

Optional类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则isPresent()方法会返回true，调用get()方法会返回该对象。
更详细说明请见：菜鸟教程Java 8 Optional类

案例使用的员工类

这是后面案例中使用的员工类：

  1. class Person {
  2.     private String name;  // 姓名
  3.     private int salary; // 薪资
  4.     private int age; // 年龄
  5.     private String sex; //性别
  6.     private String area;  // 地区
  8.     // 构造方法
  9.     public Person(String name, int salary, int age,String sex,String area) {
  10.         this.name = name;
  11.         this.salary = salary;
  12.         this.age = age;
  13.         this.sex = sex;
  14.         this.area = area;
  15.     }
  16.     // 省略了get和set，请自行添加
  18. }
  20. List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  21. personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
  22. personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
  23. personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
  24. personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
  25. personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
  26. personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));

3.1 遍历/匹配（foreach/find/match）

Stream也是支持类似集合的遍历和匹配元素的，只是Stream中的元素是以Optional类型存在的。Stream的遍历、匹配非常简单。
2020110914450139.png

  1. // import已省略，请自行添加，后面代码亦是
  3. public class StreamTest {
  4.     public static void main(String[] args) {
  5.         List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 3, 8, 2, 1);
  7.         // 遍历输出符合条件的元素
  8.         list.stream().filter(x -> x > 6).forEach(System.out::println);
  9.         // 匹配第一个
  10.         Optional<Integer> findFirst = list.stream().filter(x -> x > 6).findFirst();
  11.         // 匹配任意（适用于并行流）
  12.         Optional<Integer> findAny = list.parallelStream().filter(x -> x > 6).findAny();
  13.         // 是否包含符合特定条件的元素
  14.         boolean anyMatch = list.stream().anyMatch(x -> x > 6);
  15.         System.out.println("匹配第一个值：" + findFirst.get());
  16.         System.out.println("匹配任意一个值：" + findAny.get());
  17.         System.out.println("是否存在大于6的值：" + anyMatch);
  18.     }
  19. }

3.2 筛选（filter）

筛选，是按照一定的规则校验流中的元素，将符合条件的元素提取到新的流中的操作。
20201109144706541.jpg
案例一：筛选出Integer集合中大于7的元素，并打印出来\

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Integer> list = Arrays.asList(6, 7, 3, 8, 1, 2, 9);
  4.         Stream<Integer> stream = list.stream();
  5.         stream.filter(x -> x > 7).forEach(System.out::println);
  6.     }
  7. }

预期结果：

8 9

案例二： 筛选员工中工资高于8000的人，并形成新的集合。 形成新集合依赖collect（收集），后文有详细介绍。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.         personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  8.         personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  9.         personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  11.         List<String> fiterList = personList.stream().filter(x -> x.getSalary() > 8000).map(Person::getName)
  12.                 .collect(Collectors.toList());
  13.         System.out.print("高于8000的员工姓名：" + fiterList);
  14.     }
  15. }

运行结果：

高于8000的员工姓名：[Tom, Anni, Owen]

3.3 聚合（max/min/count)

max、min、count这些字眼你一定不陌生，没错，在mysql中我们常用它们进行数据统计。Java stream中也引入了这些概念和用法，极大地方便了我们对集合、数组的数据统计工作。
20201109145217354.png
案例一：获取String集合中最长的元素。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<String> list = Arrays.asList("adnm", "admmt", "pot", "xbangd", "weoujgsd");
  5.         Optional<String> max = list.stream().max(Comparator.comparing(String::length));
  6.         System.out.println("最长的字符串：" + max.get());
  7.     }
  8. }

输出结果：

最长的字符串：weoujgsd

案例二：获取Integer集合中的最大值。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 9, 4, 11, 6);
  5.         // 自然排序
  6.         Optional<Integer> max = list.stream().max(Integer::compareTo);
  7.         // 自定义排序
  8.         Optional<Integer> max2 = list.stream().max(new Comparator<Integer>() {
  9.             @Override
  10.             public int compare(Integer o1, Integer o2) {
  11.                 return o1.compareTo(o2);
  12.             }
  13.         });
  14.         System.out.println("自然排序的最大值：" + max.get());
  15.         System.out.println("自定义排序的最大值：" + max2.get());
  16.     }
  17. }

输出结果：

自然排序的最大值：11
自定义排序的最大值：11

案例三：获取员工工资最高的人。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.         personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  8.         personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  9.         personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  11.         Optional<Person> max = personList.stream().max(Comparator.comparingInt(Person::getSalary));
  12.         System.out.println("员工工资最大值：" + max.get().getSalary());
  13.     }
  14. }

输出结果：

员工工资最大值：9500

案例四：计算Integer集合中大于6的元素的个数

  1. import java.util.Arrays;
  2. import java.util.List;
  4. public class StreamTest {
  5.     public static void main(String[] args) {
  6.         List<Integer> list = Arrays.asList(7, 6, 4, 8, 2, 11, 9);
  8.         long count = list.stream().filter(x -> x > 6).count();
  9.         System.out.println("list中大于6的元素个数：" + count);
  10.     }
  11. }

输出结果：

list中大于6的元素个数：4

3.4 映射(map/flatMap)

映射，可以将一个流的元素按照一定的映射规则映射到另一个流中。分为map和flatMap：

  • map：接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素。
  • flatMap：接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流。20201109145252340.bmp
  • 2020110914550762.jpg

  • 案例一：英文字符串数组的元素全部改为大写。整数数组每个元素+3。 ```java public class StreamTest { public static void main(String[] args) {

    1.   String[] strArr = { "abcd", "bcdd", "defde", "fTr" };
    2.   List<String> strList = Arrays.stream(strArr).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());
    4.   List<Integer> intList = Arrays.asList(1, 3, 5, 7, 9, 11);
    5.   List<Integer> intListNew = intList.stream().map(x -> x + 3).collect(Collectors.toList());
    7.   System.out.println("每个元素大写：" + strList);
    8.   System.out.println("每个元素+3：" + intListNew);

    } }

  1. > 每个元素大写：[ABCD, BCDD, DEFDE, FTR]<br />每个元素+3：[4, 6, 8, 10, 12, 14]
  3. **案例二：将员工的薪资全部增加1000。**
  4. ```java
  5. public class StreamTest {
  6.     public static void main(String[] args) {
  7.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  8.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  9.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  10.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  11.         personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  12.         personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  13.         personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  15.         // 不改变原来员工集合的方式
  16.         List<Person> personListNew = personList.stream().map(person -> {
  17.             Person personNew = new Person(person.getName(), 0, 0, null, null);
  18.             personNew.setSalary(person.getSalary() + 10000);
  19.             return personNew;
  20.         }).collect(Collectors.toList());
  21.         System.out.println("一次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personList.get(0).getSalary());
  22.         System.out.println("一次改动后：" + personListNew.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  24.         // 改变原来员工集合的方式
  25.         List<Person> personListNew2 = personList.stream().map(person -> {
  26.             person.setSalary(person.getSalary() + 10000);
  27.             return person;
  28.         }).collect(Collectors.toList());
  29.         System.out.println("二次改动前：" + personList.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  30.         System.out.println("二次改动后：" + personListNew2.get(0).getName() + "-->" + personListNew.get(0).getSalary());
  31.     }
  32. }

一次改动前：Tom–>8900
一次改动后：Tom–>18900
二次改动前：Tom–>18900
二次改动后：Tom–>18900

案例三：将两个字符数组合并成一个新的字符数组。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<String> list = Arrays.asList("m,k,l,a", "1,3,5,7");
  4.         List<String> listNew = list.stream().flatMap(s -> {
  5.             // 将每个元素转换成一个stream
  6.             String[] split = s.split(",");
  7.             Stream<String> s2 = Arrays.stream(split);
  8.             return s2;
  9.         }).collect(Collectors.toList());
  11.         System.out.println("处理前的集合：" + list);
  12.         System.out.println("处理后的集合：" + listNew);
  13.     }
  14. }

输出结果：

处理前的集合：[m-k-l-a, 1-3-5]
处理后的集合：[m, k, l, a, 1, 3, 5]

3.5 归约(reduce)

归约，也称缩减，顾名思义，是把一个流缩减成一个值，能实现对集合求和、求乘积和求最值操作。
20201109145706497.png
案例一：求Integer集合的元素之和、乘积和最大值。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Integer> list = Arrays.asList(1, 3, 2, 8, 11, 4);
  4.         // 求和方式1
  5.         Optional<Integer> sum = list.stream().reduce((x, y) -> x + y);
  6.         // 求和方式2
  7.         Optional<Integer> sum2 = list.stream().reduce(Integer::sum);
  8.         // 求和方式3
  9.         Integer sum3 = list.stream().reduce(0, Integer::sum);
  11.         // 求乘积
  12.         Optional<Integer> product = list.stream().reduce((x, y) -> x * y);
  14.         // 求最大值方式1
  15.         Optional<Integer> max = list.stream().reduce((x, y) -> x > y ? x : y);
  16.         // 求最大值写法2
  17.         Integer max2 = list.stream().reduce(1, Integer::max);
  19.         System.out.println("list求和：" + sum.get() + "," + sum2.get() + "," + sum3);
  20.         System.out.println("list求积：" + product.get());
  21.         System.out.println("list求和：" + max.get() + "," + max2);
  22.     }
  23. }

输出结果：

list求和：29,29,29
list求积：2112
list求和：11,11

案例二：求所有员工的工资之和和最高工资。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  7.         personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  8.         personList.add(new Person("Owen", 9500, 25, "male", "New York"));
  9.         personList.add(new Person("Alisa", 7900, 26, "female", "New York"));
  11.         // 求工资之和方式1：
  12.         Optional<Integer> sumSalary = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
  13.         // 求工资之和方式2：
  14.         Integer sumSalary2 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(),
  15.                 (sum1, sum2) -> sum1 + sum2);
  16.         // 求工资之和方式3：
  17.         Integer sumSalary3 = personList.stream().reduce(0, (sum, p) -> sum += p.getSalary(), Integer::sum);
  19.         // 求最高工资方式1：
  20.         Integer maxSalary = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
  21.                 Integer::max);
  22.         // 求最高工资方式2：
  23.         Integer maxSalary2 = personList.stream().reduce(0, (max, p) -> max > p.getSalary() ? max : p.getSalary(),
  24.                 (max1, max2) -> max1 > max2 ? max1 : max2);
  26.         System.out.println("工资之和：" + sumSalary.get() + "," + sumSalary2 + "," + sumSalary3);
  27.         System.out.println("最高工资：" + maxSalary + "," + maxSalary2);
  28.     }
  29. }

输出结果：

工资之和：49300,49300,49300
最高工资：9500,9500

3.6 收集(collect)

collect，收集，可以说是内容最繁多、功能最丰富的部分了。从字面上去理解，就是把一个流收集起来，最终可以是收集成一个值也可以收集成一个新的集合。

collect主要依赖java.util.stream.Collectors类内置的静态方法。

3.6.1 归集(toList/toSet/toMap)

因为流不存储数据，那么在流中的数据完成处理后，需要将流中的数据重新归集到新的集合里。toList、toSet和toMap比较常用，另外还有toCollection、toConcurrentMap等复杂一些的用法。
下面用一个案例演示toList、toSet和toMap：

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Integer> list = Arrays.asList(1, 6, 3, 4, 6, 7, 9, 6, 20);
  4.         List<Integer> listNew = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toList());
  5.         Set<Integer> set = list.stream().filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
  7.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  8.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  9.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  10.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  11.         personList.add(new Person("Anni", 8200, 24, "female", "New York"));
  13.         Map<?, Person> map = personList.stream().filter(p -> p.getSalary() > 8000)
  14.                 .collect(Collectors.toMap(Person::getName, p -> p));
  15.         System.out.println("toList:" + listNew);
  16.         System.out.println("toSet:" + set);
  17.         System.out.println("toMap:" + map);
  18.     }
  19. }

运行结果：

toList：[6, 4, 6, 6, 20]
toSet：[4, 20, 6]
toMap：{Tom=mutest.Person@5fd0d5ae, Anni=mutest.Person@2d98a335}

3.6.2 统计(count/averaging)

Collectors提供了一系列用于数据统计的静态方法：
计数：count
平均值：averagingInt、averagingLong、averagingDouble
最值：maxBy、minBy
求和：summingInt、summingLong、summingDouble
统计以上所有：summarizingInt、summarizingLong、summarizingDouble
案例：统计员工人数、平均工资、工资总额、最高工资。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  8.         // 求总数
  9.         Long count = personList.stream().collect(Collectors.counting());
  10.         // 求平均工资
  11.         Double average = personList.stream().collect(Collectors.averagingDouble(Person::getSalary));
  12.         // 求最高工资
  13.         Optional<Integer> max = personList.stream().map(Person::getSalary).collect(Collectors.maxBy(Integer::compare));
  14.         // 求工资之和
  15.         Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getSalary));
  16.         // 一次性统计所有信息
  17.         DoubleSummaryStatistics collect = personList.stream().collect(Collectors.summarizingDouble(Person::getSalary));
  19.         System.out.println("员工总数：" + count);
  20.         System.out.println("员工平均工资：" + average);
  21.         System.out.println("员工工资总和：" + sum);
  22.         System.out.println("员工工资所有统计：" + collect);
  23.     }
  24. }

运行结果：

员工总数：3 员工平均工资：7900.0 员工工资总和：23700 员工工资所有统计：DoubleSummaryStatistics{count=3, sum=23700.000000,min=7000.000000, average=7900.000000, max=8900.000000}

3.6.3 分组(partitioningBy/groupingBy)

  • 分区：将stream按条件分为两个Map，比如员工按薪资是否高于8000分为两部分。
  • 分组：将集合分为多个Map，比如员工按性别分组。有单级分组和多级分组。20201109145807450.png

案例：将员工按薪资是否高于8000分为两部分；将员工按性别和地区分组

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.         personList.add(new Person("Tom", 8900, "male", "New York"));
  5.         personList.add(new Person("Jack", 7000, "male", "Washington"));
  6.         personList.add(new Person("Lily", 7800, "female", "Washington"));
  7.         personList.add(new Person("Anni", 8200, "female", "New York"));
  8.         personList.add(new Person("Owen", 9500, "male", "New York"));
  9.         personList.add(new Person("Alisa", 7900, "female", "New York"));
  11.         // 将员工按薪资是否高于8000分组
  12.         Map<Boolean, List<Person>> part = personList.stream().collect(Collectors.partitioningBy(x -> x.getSalary() > 8000));
  13.         // 将员工按性别分组
  14.         Map<String, List<Person>> group = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex));
  15.         // 将员工先按性别分组，再按地区分组
  16.         Map<String, Map<String, List<Person>>> group2 = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getSex, Collectors.groupingBy(Person::getArea)));
  17.         System.out.println("员工按薪资是否大于8000分组情况：" + part);
  18.         System.out.println("员工按性别分组情况：" + group);
  19.         System.out.println("员工按性别、地区：" + group2);
  20.     }
  21. }

输出结果： 

  1. 员工按薪资是否大于8000分组情况：{false=[mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@7ef20235], true=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@15aeb7ab]}
  2. 员工按性别分组情况：{female=[mutest.Person@16b98e56, mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], male=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@2d98a335, mutest.Person@15aeb7ab]}
  3. 员工按性别、地区：{female={New York=[mutest.Person@4f3f5b24, mutest.Person@7ef20235], Washington=[mutest.Person@16b98e56]}, male={New York=[mutest.Person@27d6c5e0, mutest.Person@15aeb7ab], Washington=[mutest.Person@2d98a335]}}

3.6.4 接合(joining)

joining可以将stream中的元素用特定的连接符（没有的话，则直接连接）连接成一个字符串。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  8.         String names = personList.stream().map(p -> p.getName()).collect(Collectors.joining(","));
  9.         System.out.println("所有员工的姓名：" + names);
  10.         List<String> list = Arrays.asList("A", "B", "C");
  11.         String string = list.stream().collect(Collectors.joining("-"));
  12.         System.out.println("拼接后的字符串：" + string);
  13.     }
  14. }

运行结果：

所有员工的姓名：Tom,Jack,Lily
拼接后的字符串：A-B-C

3.6.5 归约(reducing)

Collectors类提供的reducing方法，相比于stream本身的reduce方法，增加了对自定义归约的支持。

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  4.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 23, "male", "New York"));
  5.         personList.add(new Person("Jack", 7000, 25, "male", "Washington"));
  6.         personList.add(new Person("Lily", 7800, 21, "female", "Washington"));
  8.         // 每个员工减去起征点后的薪资之和（这个例子并不严谨，但一时没想到好的例子）
  9.         Integer sum = personList.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalary, (i, j) -> (i + j - 5000)));
  10.         System.out.println("员工扣税薪资总和：" + sum);
  12.         // stream的reduce
  13.         Optional<Integer> sum2 = personList.stream().map(Person::getSalary).reduce(Integer::sum);
  14.         System.out.println("员工薪资总和：" + sum2.get());
  15.     }
  16. }

运行结果

员工扣税薪资总和：8700
员工薪资总和：23700

3.7 排序(sorted)

sorted，中间操作。有两种排序：

  • sorted()：自然排序，流中元素需实现Comparable接口
  • sorted(Comparator com)：Comparator排序器自定义排序

案例：将员工按工资由高到低（工资一样则按年龄由大到小）排序

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         List<Person> personList = new ArrayList<Person>();
  5.         personList.add(new Person("Sherry", 9000, 24, "female", "New York"));
  6.         personList.add(new Person("Tom", 8900, 22, "male", "Washington"));
  7.         personList.add(new Person("Jack", 9000, 25, "male", "Washington"));
  8.         personList.add(new Person("Lily", 8800, 26, "male", "New York"));
  9.         personList.add(new Person("Alisa", 9000, 26, "female", "New York"));
  11.         // 按工资升序排序（自然排序）
  12.         List<String> newList = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary)).map(Person::getName)
  13.                 .collect(Collectors.toList());
  14.         // 按工资倒序排序
  15.         List<String> newList2 = personList.stream().sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).reversed())
  16.                 .map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
  17.         // 先按工资再按年龄升序排序
  18.         List<String> newList3 = personList.stream()
  19.                 .sorted(Comparator.comparing(Person::getSalary).thenComparing(Person::getAge)).map(Person::getName)
  20.                 .collect(Collectors.toList());
  21.         // 先按工资再按年龄自定义排序（降序）
  22.         List<String> newList4 = personList.stream().sorted((p1, p2) -> {
  23.             if (p1.getSalary() == p2.getSalary()) {
  24.                 return p2.getAge() - p1.getAge();
  25.             } else {
  26.                 return p2.getSalary() - p1.getSalary();
  27.             }
  28.         }).map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
  30.         System.out.println("按工资升序排序：" + newList);
  31.         System.out.println("按工资降序排序：" + newList2);
  32.         System.out.println("先按工资再按年龄升序排序：" + newList3);
  33.         System.out.println("先按工资再按年龄自定义降序排序：" + newList4);
  34.     }
  35. }

运行结果：

按工资升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa] 按工资降序排序：[Sherry, Jack, Alisa, Tom, Lily] 先按工资再按年龄升序排序：[Lily, Tom, Sherry, Jack, Alisa] 先按工资再按年龄自定义降序排序：[Alisa, Jack, Sherry, Tom, Lily]

3.8 提取/组合

流也可以进行合并、去重、限制、跳过等操作。
20201109150012790.jpg20201109150001270.jpg
20201109145946301.jpg

  1. public class StreamTest {
  2.     public static void main(String[] args) {
  3.         String[] arr1 = { "a", "b", "c", "d" };
  4.         String[] arr2 = { "d", "e", "f", "g" };
  6.         Stream<String> stream1 = Stream.of(arr1);
  7.         Stream<String> stream2 = Stream.of(arr2);
  8.         // concat:合并两个流 distinct：去重
  9.         List<String> newList = Stream.concat(stream1, stream2).distinct().collect(Collectors.toList());
  10.         // limit：限制从流中获得前n个数据
  11.         List<Integer> collect = Stream.iterate(1, x -> x + 2).limit(10).collect(Collectors.toList());
  12.         // skip：跳过前n个数据
  13.         List<Integer> collect2 = Stream.iterate(1, x -> x + 2).skip(1).limit(5).collect(Collectors.toList());
  15.         System.out.println("流合并：" + newList);
  16.         System.out.println("limit：" + collect);
  17.         System.out.println("skip：" + collect2);
  18.     }
  19. }

运行结果：

流合并：[a, b, c, d, e, f, g]
limit：[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
skip：[3, 5, 7, 9, 11]